智能仿真系统和传统仿真系统最主要的区别在于智能仿真系统的自主学习和适应能力。传统仿真系统通常需要事先建立好模型和规则，然后通过手动输入数据进行仿真分析。而智能仿真系统具备了人工智能技术，能够通过大量的数据和算法来实现自主学习，并且能够持续地优化和更新模型，以实现更加精准的仿真分析。
智能仿真系统可以根据实时数据不断更新模型和算法，从而实现对复杂系统的实时监控和智能决策。传统仿真系统往往需要手动调整参数和更新模型，而智能仿真系统能够根据具体情况自主进行学习和优化，减少了人为干预的需要，提高了系统的智能化程度和效率。
智能仿真系统的另一个重要特点是能够发现模式和规律，从而帮助用户更好地理解系统运行的机理和潜在的问题。通过对大量数据的分析和挖掘，智能仿真系统能够帮助用户发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供更加有力的支持和指导。
智能仿真系统更注重对数据的分析和挖掘，能够从海量数据中发现有用的信息和规律，为用户提供更深入的洞察和决策支持。传统仿真系统往往更侧重于模型的建立和结果的呈现，而智能仿真系统则更加关注数据之间的关联和趋势，以实现更准确的预测和分析。
在应对复杂系统和大数据时，智能仿真系统能够发挥其优势，提供更加智能和高效的仿真分析服务。通过自主学习和适应能力，智能仿真系统能够不断优化和更新模型，帮助用户更好地理解系统运行的机理和规律，提高决策的准确性和效率。